Quantification of lung water in heart failure using cardiovascular magnetic resonance imaging
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pulmonary edema is a cardinal feature of heart failure but no quantitative tests are available in clinical practice. The goals of this study were to develop a simple cardiovascular magnetic resonance (CMR) approach for lung water quantification, to correlate CMR derived lung water with intra-cardiac pressures and to determine its prognostic significance. METHODS: Lung water density (LWD, %) was measured using a widely available single-shot fast spin-echo acquisition in two study cohorts. Validation Cohort: LWD was compared to left ventricular end-diastolic pressure or pulmonary capillary wedge pressure in 19 patients with heart failure undergoing cardiac catheterization. Prospective Cohort: LWD was measured in 256 subjects, including 121 with heart failure, 82 at-risk for heart failure and 53 healthy controls. Clinical outcomes were evaluated up to 1 year. RESULTS: Within the validation cohort, CMR LWD correlated to invasively measured left-sided filling pressures (R = 0.8, p < 0.05). In the prospective cohort, mean LWD was 16.6 ± 2.1% in controls, 17.9 ± 3.0% in patients at-risk and 19.3 ± 5.4% in patients with heart failure, p < 0.001. In patients with or at-risk for heart failure, LWD > 20.8% (mean + 2 standard deviations of healthy controls) was an independent predictor of death, hospitalization or emergency department visit within 1 year, hazard ratio 2.4 (1.1-5.1, p = 0.03). CONCLUSIONS: In patients with heart failure, increased CMR-derived lung water is associated with increased intra-cardiac filling pressures, and predicts 1 year outcomes. LWD could be incorporated in standard CMR scans.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».